[发明专利]一种光伏阵列故障诊断方法在审
| 申请号： | 201510498491.1 | 申请日： | 2015-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN105141255A | 公开（公告）日： | 2015-12-09 |
| 发明（设计）人： | 丁坤;冯莉;陈富东;顾鸿烨;李元良;覃思宇;高列;刘振飞 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | H02S50/10 | 分类号： | H02S50/10 |
| 代理公司： | 常州市科谊专利代理事务所 32225 | 代理人： | 袁兴隆 |
| 地址： | 213022 江苏省常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种光伏阵列故障诊断方法，方法基于多级聚类的支持向量机SVM算法,进行光伏阵列故障诊断，步骤如下：（1）、首先对训练样本集的各类中心进行分级聚类，以聚类分析的相似性测度为均值距离，并假设每一级中前两类的均值距离最小，其他相似性测度同理,将均值最小的2个样本，并为一类；（2）、然后以(1）中得到的样本为SVM输入输出样本，对数据样本进行训练，得到各级的SVM模型,包括SVM1、SVM2、SVM3；（3）、最后将数据测试样本输入训练好的SVM模型中，进行逐级分类诊断，进一步确定系统的故障类型。本发明的实施过程简明易实现，能及时地进行故障的诊断，有助于光伏系统的运营维护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 阵列 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种光伏阵列故障诊断方法，其特征在于：所述方法基于多级聚类的支持向量机SVM算法,进行光伏阵列故障诊断，所述步骤如下：(1)、首先对训练样本集的各类中心进行分级聚类，以聚类分析的相似性测度为均值距离，并假设每一级中前两类的均值距离最小，其他相似性测度同理,将均值最小的2个样本，并为一类；(2)然后以(1)中得到的样本为SVM输入输出样本，对数据样本进行训练，得到各级的SVM模型,包括SVM1、SVM2、SVM3；(3)最后将数据测试样本输入训练好的SVM模型中，进行逐级分类诊断，进一步确定系统的故障类型。
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